发表服务
论文研究通过分析不同专业人士发布股评的情感极性来预测股票上涨与下跌趋势。.提出了一种综合金融词组词典和结尾段加权的情感分析方法，能解决情感字典分析方法对领域依赖性问题，有效地提高了情感分析准确度。.另外，论文还提出了一种加窗的股票...
股价预测模型数学建模优秀论文.doc,2014年高教社杯全国大学生数学建模竞赛校内选拔赛组长组员组员姓名学号性别年级专业学院联系方式是否会员2013年12月2日股票市场的股价模型研究摘要股票本身没有价值，但它可以当做商品，并且有一定的价格，股票的市场价格即股票在...
论文研究通过分析不同专业人士发布股评的情感极性来预测股票上涨与下跌趋势。.提出了一种综合金融词组词典和结尾段加权的情感分析方法，能解决情感字典分析方法对领域依赖性问题，有效地提高了情感分析准确度。.另外，论文还提出了一种加窗的股票...
其相关程度用偏自相关系数ϕkk度量，有-1（3.3.2）基于时间序列分析的股票价格趋势预测第10页共24是之后k期的自相关系数。1（3.3.3）在实际应用中，应综合考察序列的自相关与偏自相关。
《用MATLAB软件对股票做线性预测的数学建模》-毕业论文（设计）.doc,l基于MATLAB股票市场的线性预测摘要本毕业设计借助MATLAB的技术工具软件对股票价格的数据信号图进行分析，来构造一个线性预测器。并用MATLAB生成一个豪华的界面...
基于深度学习的事件驱动型股票预测[论文研读笔记]简介：使用深度学习模型来对股票进行预测，首先将新闻事件提取出来，然后将其表示为稠密向量，使用神经张量网络（NeuralTensorNetwork）来训练事件。.然后使用深度卷积神经网络（deepconvolutionalneuralnetwork...
股市预测作为一项难度很大且富有意义的一项任务,一直被各界研究者所关注。在“有效市场假说”的大前提下,一个信息公开透明,价格走势可不受约束地随信息的披露而波动的股市是很难预测的。然而,在实际情况下,所有投资者不可能同时掌握相同的信息,尤其是在互联网高速发展
事实上，一只股票的价格波动可能会受到其他股票价格波动的影响，因此，将股票市场信息纳入股票趋势预测可以进一步提高预测绩效。在这篇论文中，一种改进的图卷积网络(improvedgraphconvolutionalnetwork,IGCN)和双向CNN被设计，用来构造GC-CNN模型，模型可以同时捕获股票市场特征和个股特征。
随着互联网应用的飞速发展和用户人数的急剧增长，股市评论与观点在很大程度上反映了股市行情，也影响着股市涨跌。因此，如何快速高效地分析到网民对股市的态度和观点，对股市预测具有很大指导意义。论文研究通过分析不同专业人士发布股评的情感极性来预测股票上涨与下跌趋势。
硕士学位论文论文题目：基于LSTM和多类别特征体系的股票短期趋势预测的研究作者姓名学科专业计算机技术学位类型工程硕士培养类别全日制专业型硕士所在学院计算机科学与技术学院提交日期：2020年07Short-termTrendForecast...
论文研究通过分析不同专业人士发布股评的情感极性来预测股票上涨与下跌趋势。.提出了一种综合金融词组词典和结尾段加权的情感分析方法，能解决情感字典分析方法对领域依赖性问题，有效地提高了情感分析准确度。.另外，论文还提出了一种加窗的股票...
股价预测模型数学建模优秀论文.doc,2014年高教社杯全国大学生数学建模竞赛校内选拔赛组长组员组员姓名学号性别年级专业学院联系方式是否会员2013年12月2日股票市场的股价模型研究摘要股票本身没有价值，但它可以当做商品，并且有一定的价格，股票的市场价格即股票在...
论文研究通过分析不同专业人士发布股评的情感极性来预测股票上涨与下跌趋势。.提出了一种综合金融词组词典和结尾段加权的情感分析方法，能解决情感字典分析方法对领域依赖性问题，有效地提高了情感分析准确度。.另外，论文还提出了一种加窗的股票...
其相关程度用偏自相关系数ϕkk度量，有-1（3.3.2）基于时间序列分析的股票价格趋势预测第10页共24是之后k期的自相关系数。1（3.3.3）在实际应用中，应综合考察序列的自相关与偏自相关。
《用MATLAB软件对股票做线性预测的数学建模》-毕业论文（设计）.doc,l基于MATLAB股票市场的线性预测摘要本毕业设计借助MATLAB的技术工具软件对股票价格的数据信号图进行分析，来构造一个线性预测器。并用MATLAB生成一个豪华的界面...
基于深度学习的事件驱动型股票预测[论文研读笔记]简介：使用深度学习模型来对股票进行预测，首先将新闻事件提取出来，然后将其表示为稠密向量，使用神经张量网络（NeuralTensorNetwork）来训练事件。.然后使用深度卷积神经网络（deepconvolutionalneuralnetwork...
股市预测作为一项难度很大且富有意义的一项任务,一直被各界研究者所关注。在“有效市场假说”的大前提下,一个信息公开透明,价格走势可不受约束地随信息的披露而波动的股市是很难预测的。然而,在实际情况下,所有投资者不可能同时掌握相同的信息,尤其是在互联网高速发展
事实上，一只股票的价格波动可能会受到其他股票价格波动的影响，因此，将股票市场信息纳入股票趋势预测可以进一步提高预测绩效。在这篇论文中，一种改进的图卷积网络(improvedgraphconvolutionalnetwork,IGCN)和双向CNN被设计，用来构造GC-CNN模型，模型可以同时捕获股票市场特征和个股特征。
随着互联网应用的飞速发展和用户人数的急剧增长，股市评论与观点在很大程度上反映了股市行情，也影响着股市涨跌。因此，如何快速高效地分析到网民对股市的态度和观点，对股市预测具有很大指导意义。论文研究通过分析不同专业人士发布股评的情感极性来预测股票上涨与下跌趋势。
硕士学位论文论文题目：基于LSTM和多类别特征体系的股票短期趋势预测的研究作者姓名学科专业计算机技术学位类型工程硕士培养类别全日制专业型硕士所在学院计算机科学与技术学院提交日期：2020年07Short-termTrendForecast...
发表服务